Pasa a producción tus proyectos de datos

Una de las partes que mas me abrumaba cuando estaba comenzando a meterme en el mundo de los datos, alla por finales del 2020, era como se hacia para utilizar en un entorno real/laboral un simple Script en Python que estaba aprendiendo a codear y que el objetivo era que me de como resultado un precio de un departamento en la ciudad de Rosario proveniente de una Regresión Lineal.

Hasta que haciendo research, buscando e indagando en las profundidades de internet, me encontre con una libreria de Python llamada “Streamlit”, que no es lo conocida que es hoy, pero que tenia toda la pinta de que me iba a solucionar la problematica previamente mencionada. Y asi fue.

Hoy hablaremos de Streamlit

Streamlit es un FrameWork o Libreria de Python, que es opernsource y gratuito. Su objetivo es facilitar la creación de apps basadas en datos para la implementacion de proyectos de, por ejemplo Machine Learning o Data Viz.

Streamlit convierte scripts de datos en aplicaciones web compartibles en cuestión de minutos. Todo en Python puro. No se requiere experiencia en desarrollo front-end.

Tambien permite la integración con bases de datos SQL o NOSQL, y la creacion de un servicio de Logging (podes crear usuarios y contraseñas para segmentar quien puede entrar a la app, y cada uno que entre puede ver algo diferente si asi lo deseas).

Como usarlo?

Streamit es una libreria de Python, por lo que para su uso debes tener instalado alguna versión del lenguaje de programación.

Suponiendo que eso es un hecho, procedes a instalarlo como instalas una libreria o framework mas.

Windows / Linux:

Pip install streamlit

Anaconda:

Conda install streamlit

MacOS:

Pip install streamlit

Ejecutado ese comando, si ningun error surgio, ya tenemos instalada la libreria en nuestro entorno de programación.

Ahora lo que nos queda es PROGRAMAR 😁 

Timoteo, instale Streamlit, ahora que hago?

No les voy a enseñar como progamar una app en stremalit, si les dejo recursos debajo (youtubers, vlogs, etc.).

Pero basicamente lo que tienen que hacer es crear el codigo de la app en un archivo .py, llamemos uno de ejemplo “app.py”, que es el que almacena el codigo fuente de la App en cuestión.

Una vez que terminamos de programar la app, o si queremos ver avances, vamos al CMD y ejecutamos (en el PATH donde esta el archivo “app.py”) el siguiente comando.

Streamlit run app.py

Y ahi usando nuestra PC como servidor, “levantaria” el sitio web, que se les va a abrir en su navegador de preferencia, y CHANANNNN 🥳 , levantaron una app en segundos.

Una de las MEJORES cosas que tiene Streamlit.

Una de las MEJORES cosas que tiene Streamlit es que registrandote gratuitamente, te permtie Deployar la app en sus servidores de manera gratuita.

Que quiere decir esto?

Que no hace falta contratar ningun servidor externo para hostear la pagina y los algoritmos de ML que estan corriendo, ni mucho menos armar un servidor por tu cuenta. Y esto es un GOLAZOOOO!!! Por que te sirve para testear de manera rapida un algoritmo, o realizar un MVP en un ratito.

Recursos para aprender Streamlit:

• Data Professor: https://www.youtube.com/@DataProfessor

• Coding is fun: https://www.youtube.com/@CodingIsFun

• Pagina Oficial de Streamlit: https://streamlit.io/

PD.: En la pagina oficial de Streamlit van a poder encontrar muchos templates conectados a sus respectivos repositorios en GitHub para poder usar para sus proyectos, eso es otro golazo tambien.

Muchas gracias por leer y comparti mi newsletter si te sirve esta data.